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目的 基于术前MRI影像组特征和临床特征建立早期预测胶质瘤术后复发和生存期的评估模型.材料与方法 回顾性分析了120例胶质瘤患者的MRI图像和临床资料,提取了瘤周水肿区域和瘤内增强区域的影像组学特征.使用卡方检验或Fisher's精确检验来比较复发与未复发组之间变量之间的差异,使用t或U检验来检验连续型变量之间的差异.使用t检验、Spearman相关性分析和最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator regression,LASSO)回归对特征进行降维.建立了瘤内、瘤内+瘤周水肿和融合模型的三种预测模型.使用诺模图展示生存期的预测情况,Kaplan-Meier(KM)图展示不同分组之间生存情况.结果 在复发组与未复发组之间异柠檬酸脱氢酶(isocitrate dehydrogenase,IDH)状态和影像组学评分(Rad-score)差异有统计学意义,P值分别为0.04和<0.001.最终纳入15个影像组学特征,训练集中三种模型的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.905、0.925和0.923,在测试集中的AUC分别为0.859、0.866和0897,融合模型达到最优效果.KM分析显示在训练集和测试集中不同分组患者的生存时间无明显差异.结论 基于MRI的影像组学预测胶质瘤患者术后复发有较好的效果,并且可以初步评估术后生存期.

作者:翟晓阳;任进发;程思佳;毛珂;董亚宁;韩东明

来源:磁共振成像 2023 年 14卷 12期

知识库介绍

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作者:
翟晓阳;任进发;程思佳;毛珂;董亚宁;韩东明
来源:
磁共振成像 2023 年 14卷 12期
标签:
胶质瘤 影像组学 机器学习 生存期 磁共振成像 glioma radiomics machine learning survival time magnetic resonance imaging
目的 基于术前MRI影像组特征和临床特征建立早期预测胶质瘤术后复发和生存期的评估模型.材料与方法 回顾性分析了120例胶质瘤患者的MRI图像和临床资料,提取了瘤周水肿区域和瘤内增强区域的影像组学特征.使用卡方检验或Fisher's精确检验来比较复发与未复发组之间变量之间的差异,使用t或U检验来检验连续型变量之间的差异.使用t检验、Spearman相关性分析和最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator regression,LASSO)回归对特征进行降维.建立了瘤内、瘤内+瘤周水肿和融合模型的三种预测模型.使用诺模图展示生存期的预测情况,Kaplan-Meier(KM)图展示不同分组之间生存情况.结果 在复发组与未复发组之间异柠檬酸脱氢酶(isocitrate dehydrogenase,IDH)状态和影像组学评分(Rad-score)差异有统计学意义,P值分别为0.04和<0.001.最终纳入15个影像组学特征,训练集中三种模型的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.905、0.925和0.923,在测试集中的AUC分别为0.859、0.866和0897,融合模型达到最优效果.KM分析显示在训练集和测试集中不同分组患者的生存时间无明显差异.结论 基于MRI的影像组学预测胶质瘤患者术后复发有较好的效果,并且可以初步评估术后生存期.

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